1. 교육을 들으며
최근 외부 교육인 "생성형 AI 이해 및 Prompt Engineering"과정에 참여했다.
업무에서도 ChatGPT나 Claude를 자주 활용하고 있었기에, 이번에는 'AI를 좀 더 정확하게, 좀 더 똑똑하게 다루는 방법'을 배워보고 싶었다.
하지만 막상 교육을 듣고 나니, AI를 '잘 다루는 법'을 배우는 시점은 이미 지났다는 생각이 들었다.
AI는 이미 우리가 기대한 '활용의 단계'를 넘어, 인간의 언어적 불완전함을 스스로 보완하고, 맥락을 읽는 수준으로 진화해 있었다.
2. 생성형 AI의 이해 - 더 이상 '문장을 예측하는 기계'가 아니다
강의 초반에는 AI의 기본 작동 원리를 다뤘다.
AI는 인간처럼 의미를 ‘이해’하는 것이 아니라, 단어를 잘게 나눈 뒤 확률적으로 다음 단어를 예측하는 구조로 동작한다.
단순한 원리지만, 이 확률적 조합이 누적되며 만들어내는 결과는 이제 인간의 언어 감각을 넘어섰다.
‘맥락’과 ‘의도’를 예측하는 수준이 아니라, 맥락의 공백까지 스스로 채워 넣는 수준에 도달해 있었다.
그 설명을 들으면서
“이제는 우리가 AI에게 무엇을 알려주는지가 아니라, AI가 우리를 얼마나 정확히 이해하느냐가 더 중요해졌구나” 하는 생각이 자연스럽게 들었다.
3. 프롬프트 엔지니어링 - 더 이상 '입력 기술'이 아니다
이번 교육의 중심 주제는 프롬프트 엔지니어링이었다.
AI에게 역할(Role), 맥락(Context), 제약조건(Constraints), 출력형식(Format)을 명확히 전달해 원하는 결과를 얻는 방법을 배우는 내용이었다.
“너는 지금 마케팅 전략가야.
이건 임원 보고용 자료고,
결과는 표 형식으로 3줄 이내로 정리해줘.”
이런 구조화된 요청이 정확한 결과를 만든다는 원리다.
하지만 정작 강의를 들으며 느낀 건, AI가 이미 그런 구조화를 필요로 하지 않는 수준에 와 있다는 점이었다.
요즘의 AI는 문장의 모호함조차 스스로 해석하고, 사용자의 의도를 보완해 답을 제시한다.
그래서 ‘프롬프트를 잘 쓰는 법’보다 이제는 **‘AI와 대화하는 목적을 얼마나 명확히 정의할 수 있는가’**가 더 중요해지고 있다.
AI가 알아듣는 법을 배우는 시대는 지나가고,
이제는 AI가 만들어내는 답을 어떻게 해석하고 활용할 것인가를 고민해야 하는 시점이 더 맞다는 생각이 들었다.
4. RAG와 Agent — AI가 ‘이해’를 넘어 ‘행동’으로
교육 후반부에서는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 AI Agent 개념을 다뤘다.
RAG는 AI가 외부 문서나 데이터에서 근거를 찾아 보다 정확하고 신뢰성 있는 답을 제시하는 구조다.
AI Agent는 사용자의 요청을 단순히 분석하는 것이 아니라, 필요한 도구를 직접 실행해 문제를 해결하는 시스템이다.
예를 들어,
“다음 주 회의 일정을 잡아줘”라고 하면 AI가 캘린더를 열고 일정 후보를 정리해주는 식이다.
AI가 단순히 ‘대화 상대’가 아니라, 실질적인 행위 주체로 확장되고 있다는 것이 흥미로웠다.
5. 내가 얻은 인사이트 — 이제 인간은 무엇을 고민해야 할까
교육을 마치고 돌아오는 길에, AI의 발전이 주는 가장 큰 메시지는 속도나 효율이 아니라 방향이라는 생각이 들었다.
AI가 이미 문장을 이해하고, 의도를 해석하며, 심지어 인간이 명시하지 않은 상황까지 추론할 수 있다면,
우리가 고민해야 할 것은 “AI를 어떻게 잘 쓰느냐”가 아니라 “AI와 함께 무엇을 새롭게 만들어낼 수 있느냐”일 것이다.
즉, AI에게 명령하는 법보다 AI의 결과를 판단하고 확장하는 인간의 사고력이 더 중요해졌다.
AI가 ‘생각하는 속도’를 따라잡는 것은 불가능하지만, AI가 제시한 결과를 해석하고 의미를 재구성하는 능력은 여전히 인간의 영역이다.
마무리 — AI와의 협업, 새로운 사고의 전환점
이번 교육은 프롬프트 입력 기술을 배우는 시간이었다기보다는 “AI 시대에 인간이 어떤 역할을 해야 할까”를 생각하게 한 시간이었다.
“AI는 인간의 언어를 배우는 중이 아니라,
인간이 AI의 사고방식을 배워가고 있다.”
이 말이 지금의 현실을 잘 설명하는 문장이라고 느꼈다. AI는 이미 ‘도구’의 단계를 넘어 ‘동료’로 진화하고 있다.
우리가 해야 할 일은 그 속도를 따라잡는 것이 아니라, 그 속도 안에서 우리만의 시각과 해석을 만들어내는 일이다.
AI는 생각을 대신해주는 존재가 아니라, 생각의 범위를 넓혀주는 존재가 되고 있다.
이제는 그 확장된 세계 속에서, 인간이 어떤 질문을 던질 수 있을지가 더 중요해졌다는 생각이 들었다.